Actualmente, todos conocen la importancia de los datos. Los datos se han convertido en un verdadero recurso de interés en la mayoría de las industrias y, con razón, se consideran la puerta de entrada a la ventaja competitiva y la estrategia disruptiva.
Veamos primero qué significa realmente cada uno de Data Science, Big Data y Hadoop y cómo se utiliza.
Ciencia de los datos:
La ciencia de datos es la información científica que se aplica basándose en ideas, matemáticas, estadísticas y herramientas informáticas; con ellos, esto funciona para hacer un análisis inteligente de grandes datos.
Los científicos de datos combinan estadísticas, matemáticas, programación, resolución de problemas, capturar datos de maneras ingeniosas, la capacidad de ver las cosas de manera diferente para encontrar patrones, junto con las actividades de limpieza, preparación y alineación de los datos.
Al tratar con datos no estructurados y estructurados, Data Science es un campo que abarca todo lo relacionado con la limpieza, preparación y análisis de datos. En pocas palabras, Data Science es un término general para las técnicas utilizadas cuando se intenta extraer información y datos de los datos.
Las habilidades que los científicos de datos necesitan incluyen:
- Conocimiento profundo de SAS y / o R. Para Data Science, generalmente se prefiere R.
- Codificación Python: Python es el lenguaje de codificación más común que se utiliza en ciencia de datos junto con Java, Perl, C / C ++.
- Base de datos / codificación SQL: aunque NoSQL y Hadoop son el foco principal para los científicos de datos, los candidatos preferidos pueden escribir y ejecutar consultas complejas en SQL.
- Trabajar con datos no estructurados: es extremadamente importante que un científico de datos pueda trabajar con datos no estructurados, ya sea de las redes sociales, fuentes de video, audio u otras fuentes.
Big Data:
Big Data es la recopilación eficiente de un gran volumen de datos heterogéneos (no almacenados en una base de datos tradicional) que pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados, para el almacenamiento y análisis en poco tiempo, en ocasiones en tiempo real.
Tome el clima como ejemplo. Para un pronosticador del clima, la cantidad de datos recopilados en todo el mundo sobre las condiciones locales es muy importante. Por lo tanto, tomar tales datos de diferentes partes del mundo que también a intervalos frecuentes para monitorear continuamente el clima y pronosticar el informe meteorológico para los días futuros en función del informe existente generado. De una forma u otra, estos datos meteorológicos reflejan los atributos de los grandes datos, donde se necesita el procesamiento en tiempo real para una gran cantidad de datos, y donde la gran cantidad de entradas se pueden generar a máquina, observaciones personales o de otras fuentes.
El procesamiento de información como esta ilustra por qué los grandes datos se han vuelto tan importantes:
- La mayoría de los datos recopilados ahora no están estructurados y requieren un almacenamiento y procesamiento diferentes de los que se encuentran en las bases de datos relacionales tradicionales.
- La potencia computacional disponible es espectacular, lo que significa que hay más oportunidades para procesar grandes datos.
- Internet ha democratizado los datos, aumentando constantemente los datos disponibles y produciendo cada vez más datos sin procesar.
Hadoop
Hadoop es una de las herramientas diseñadas para manejar big data. Hadoop y otros productos de software trabajan para interpretar o analizar los resultados de las búsquedas de big data a través de algoritmos y métodos patentados específicos. Hadoop es un programa de código abierto bajo la licencia Apache que es mantenido por una comunidad global de usuarios. Incluye varios componentes principales, incluido un conjunto de funciones de MapReduce y un sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS).
Se realiza en base a MapReduce de Google, un marco que se utiliza para segregar una gran parte en un conjunto de partes más pequeñas. Por lo tanto, Hadoop dividiría un Big Data en pequeños conjuntos de datos y los almacenaría en diferentes servidores a la vez.
Entonces, si necesitamos hacer alguna manipulación de datos o buscar cualquier registro en particular, entonces se haría más rápido usando Hadoop, ya que procesaría pequeñas partes de datos en paralelo por diferentes servidores y, por lo tanto, buscar cualquier registro en particular sería más rápido en comparación con el almacenamiento Big Data en un solo servidor.
Más información sobre el examen de certificación Hadoop
Aquí le proporciono información útil para aprender el examen de certificación de Hadoop.
- Certificación HDPCA en Hortonworks
- Certificación de administrador certificado HDP (HDPCA)
- ¿Qué es Apache Hadoop?
- ¿Cómo se debe comenzar a aprender big data y hadoop?
¡¡Espero que esto ayude!!
Si está buscando ayuda para prepararse para los exámenes de certificación de Hadoop, envíeme un mensaje.
